news 2026/5/20 18:55:01

CANN Ascend C Atan接口文档

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张小明

前端开发工程师

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CANN Ascend C Atan接口文档

Atan

【免费下载链接】asc-devkit本项目是CANN 推出的昇腾AI处理器专用的算子程序开发语言,原生支持C和C++标准规范,主要由类库和语言扩展层构成,提供多层级API,满足多维场景算子开发诉求。项目地址: https://gitcode.com/cann/asc-devkit

产品支持情况

产品

是否支持

Ascend 950PR/Ascend 950DT

Atlas A3 训练系列产品 / Atlas A3 推理系列产品

Atlas A2 训练系列产品 / Atlas A2 推理系列产品

Atlas 200I/500 A2 推理产品

x

Atlas 推理系列产品 AI Core

Atlas 推理系列产品 Vector Core

x

Atlas 训练系列产品

x

Kirin X90

Kirin 9030

功能说明

按元素做三角函数反正切运算,计算公式如下:

函数原型

  • 通过sharedTmpBuffer入参传入临时空间

    • 源操作数Tensor全部/部分参与计算

      template <typename T, bool isReuseSource = false, const AtanConfig& config = defaultAtanConfig> __aicore__ inline void Atan(const LocalTensor<T>& dstTensor, const LocalTensor<T>& srcTensor, const LocalTensor<uint8_t>& sharedTmpBuffer, const uint32_t calCount)
    • 源操作数Tensor全部参与计算

      template <typename T, bool isReuseSource = false, const AtanConfig& config = defaultAtanConfig> __aicore__ inline void Atan(const LocalTensor<T>& dstTensor, const LocalTensor<T>& srcTensor, const LocalTensor<uint8_t>& sharedTmpBuffer)
  • 接口框架申请临时空间

    • 源操作数Tensor全部/部分参与计算

      template <typename T, bool isReuseSource = false, const AtanConfig& config = defaultAtanConfig> __aicore__ inline void Atan(const LocalTensor<T>& dstTensor, const LocalTensor<T>& srcTensor, const uint32_t calCount)
    • 源操作数Tensor全部参与计算

      template <typename T, bool isReuseSource = false, const AtanConfig& config = defaultAtanConfig> __aicore__ inline void Atan(const LocalTensor<T>& dstTensor, const LocalTensor<T>& srcTensor)

由于该接口的内部实现中涉及复杂的数学计算,需要额外的临时空间来存储计算过程中的中间变量。临时空间支持开发者通过sharedTmpBuffer入参传入接口框架申请两种方式。

  • 通过sharedTmpBuffer入参传入,使用该tensor作为临时空间进行处理,接口框架不再申请。该方式开发者可以自行管理sharedTmpBuffer内存空间,并在接口调用完成后,复用该部分内存,内存不会反复申请释放,灵活性较高,内存利用率也较高。
  • 接口框架申请临时空间,开发者无需申请,但是需要预留临时空间的大小。

通过sharedTmpBuffer传入的情况,开发者需要为tensor申请空间;接口框架申请的方式,开发者需要预留临时空间。临时空间大小BufferSize的获取方式如下:通过GetAtanMaxMinTmpSize中提供的接口获取需要预留空间范围的大小。

参数说明

表 1模板参数说明

参数名

描述

T

操作数的数据类型。支持的数据类型为:half、float。

isReuseSource

是否允许修改源操作数。该参数预留,传入默认值false即可。

config

该参数仅支持Ascend 950PR/Ascend 950DT。

Atan算法的相关配置。此参数可选配,AtanConfig类型,具体定义如下方代码所示,其中参数的含义为:

enum class AtanAlgo { TAYLOR_EXPANSION = 0, POLYNOMIAL_APPROXIMATION, }; struct AtanConfig { AtanAlgo algo = AtanAlgo::TAYLOR_EXPANSION; };

表 2参数说明

参数名

输入/输出

描述

dstTensor

输出

目的操作数。

类型为LocalTensor,支持的TPosition为VECIN/VECCALC/VECOUT。

srcTensor

输入

源操作数。

类型为LocalTensor,支持的TPosition为VECIN/VECCALC/VECOUT。

源操作数的数据类型需要与目的操作数保持一致。

sharedTmpBuffer

输入

临时缓存。

类型为LocalTensor,支持的TPosition为VECIN/VECCALC/VECOUT。

临时空间大小BufferSize的获取方式请参考GetAtanMaxMinTmpSize。

calCount

输入

参与计算的元素个数。

返回值说明

约束说明

  • 不支持源操作数与目的操作数地址重叠。
  • 不支持sharedTmpBuffer与源操作数和目的操作数地址重叠。
  • 操作数地址对齐要求请参见通用地址对齐约束。

调用示例

// dstLocal: 存放Atan计算结果的Tensor // srcLocal: 存放Atan计算输入的Tensor // sharedTmpBuffer: 存放Atan计算过程中临时缓存的Tensor // 接口框架申请临时空间,全部参与计算 AscendC::Atan(dstLocal, srcLocal); // 接口框架申请临时空间,部分参与计算, 需要参与计算的元素个数为512 AscendC::Atan(dstLocal, srcLocal, 512); // 通过sharedTmpBuffer入参传入临时空间,全部参与计算 AscendC::Atan(dstLocal, srcLocal, sharedTmpBuffer); // 通过sharedTmpBuffer入参传入临时空间,部分参与计算, 需要参与计算的元素个数为512 AscendC::Atan(dstLocal, srcLocal, sharedTmpBuffer, 512); // 指定输入算法为POLYNOMIAL_APPROXIMATION, 输入的数据类型为float, 实际计算个数为512 static constexpr AscendC::AtanConfig atanConfig = { AscendC::AtanAlgo::POLYNOMIAL_APPROXIMATION}; AscendC::Atan<float, false, atanConfig>(dstLocal, srcLocal, sharedTmpBuffer, 512);

示例数据如下:

输入数据(srcLocal): [-2.56 -2.55 -2.54 ... 0. ... 2.53 2.54 2.55] 输出数据(dstLocal): [-1.19847027, -1.19717361, -1.19560622 ... 0. ... 1.19429046, 1.19560622, 1.19717361]

【免费下载链接】asc-devkit本项目是CANN 推出的昇腾AI处理器专用的算子程序开发语言,原生支持C和C++标准规范,主要由类库和语言扩展层构成,提供多层级API,满足多维场景算子开发诉求。项目地址: https://gitcode.com/cann/asc-devkit

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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